「自然言語処理」でSNSデータと顧客データの関係性を簡単に可視化し、SNSキャンペーンの効果検証を可能にするAutoML-SaaS型ツール『DATAFLUCT insight-search.』提供開始

複雑なプログラミングなどの工程なしに、自社のKGIやKPIに対するSNSの貢献度を分析

データサイエンスで企業の課題を解決する株式会社DATAFLUCT（本社所在地：東京都千代田区、代表取締役社長：久米村 隼人）は、AutoML（Automated Machine Learning：自動機械学習）と自然言語処理技術を用いて、Twitterに投稿されたツイートなどのSNSデータが”自社のKGIやKPIにどれくらい貢献しているか”や、”SNS上で自社がどのように語られているか”を簡単に分析できるSaaS型ツール『DATAFLUCT insight-search.』（データフラクト インサイトサーチ）の提供を、9月3日から開始します。

• サービス開発の背景

DATAFLUCTはこれまで、社会的な課題と事業課題を同時に解決するためのサービスを開発してきました。近年、SNS上のデータは、解析を通じて“社会情勢の把握”や“様々な価値の計測”、“オルタナティブな価値推定”などに役立てられています。「SNS上のデータは高いポテンシャルを備えている情報源である」と考えている当社は、SNS上のデータを解析するサービスの開発に踏み出し、今回は第一弾として、SNSにおけるキャンペーンマネジメントに着目したツールを開発しました。

オンラインメディアの多様化に伴い、デジタルマーケティングにおける新規顧客獲得の難易度が高まる昨今、既存ファンとのエンゲージメントの向上と新規ファン獲得を効率化する手段のひとつとして、SNSマーケティングに意欲的な企業は増加傾向にあります。しかし、広告キャンペーンを実施したものの、効果検証段階で下記のような課題に直面し、施策を正しく評価できず、継続実施や投資ボリュームの判断に影響を及ぼしているケースが見受けられます。

＜SNSキャンペーンの効果検証における課題＞
1． 単純なKPIのみの情報収集レベルに留まってしまう
SNS上のキャンペーン施策を検証する時に、単純ないいね数・RT数・お気に入り数・フォロワー数などを計測するのみで、実際に効果があったかどうか検証できない。

2．分析ツールを活用するも、KGI/KPIとの関連性が可視化されておらず、情報整理できない
既存のSNS上の効果を可視化するツールを活用しても、ツイートやコメントの総量やワードクラウド、内容の大まかなポジティブ/ネガティブ率などはわかるものの、施策自体にどのような因果（相関）があったのかを把握できない。

3．分析の金銭面・技術面でのハードルが高く、インサイトにたどり着けない
本格的な分析を行うには、ビッグデータの購入やアルゴリズムの構築などが必要になるが、自社のみで検証するには負担が大きく、一歩を踏み出せない。


当社は上記の課題をふまえ、 “SNSマーケティングの施策がどのような効果につながったか”を簡単に導き出せるよう、『DATAFLUCT insight-search.』を開発しました。このサービスは、データをアップロードするだけでAutoMLと自然言語技術を用いて、スコア化されたSNSと顧客データの関係性を可視化し、複雑なプログラミングなどの工程なしに、キャンペーン効果の振り返りができます。

本サービスを通じて、目標を実現するための“最適な投資ボリュームの把握”や、SNSマーケティングの対象となる顧客により有益な情報や体験を提供する“適切な施策の立案”など、効果的なSNSマーケティングの実践に貢献します。
 

• 『DATAFLUCT insight-search.』について

SNSデータ（TwitterやYouTube[※1]、口コミなど）とクライアントデータ（売上系、検索系、アクセス系）をもとに、機械学習アルゴリズムの自動化（AutoML）と自然言語処理および時系列解析による広告効果の因果推論モデルのアルゴリズムを用いて、①アトリビューションの可視化、②ポジネガの分析、③KPIモニタリングを実現します。
※1　ローンチ時点では、Twitterのデータのみが利用可能です。YouTubeを含むほかのデータを利用できる機能は、随時追加します。

【主な特徴】
1．KGIへのアトリビューションを可視化できる
自社のもつGoogle Search ConsoleやGoogle Trendsなどの検索系データや、ランディングページやアプリストアのインプレッション数などの顧客接触系アクセスデータ、目標売上高や目標成約件数などのKGIデータをCSVデータ形式でアップロードすると、自動で解析を開始し、KGIとそれに寄与するSNSの指標の因果関係を影響度と信頼度で自動評価し、明示します。施策内容の効果を正しく把握し、改善策やさらなる強化策を考える際の有効な判断材料を簡単に入手できます。

KGIに関連している指標を明示

＜想定事例＞
●目的
ユーザー間のコミュニケーションが増加するような話題を投下して、サイト来訪者の増加を狙いたい。
 

●本サービスによる検証でわかること
①コスト投下によって影響があったのは、公式アカウントのimp増加のみであった。そこから指名検索数が増え、サイト来訪者の増加に寄与していることがわかった。

②キャンペーン当初に想定していた、「ユーザー間でのコミュニケーションの発生を狙った企画」通りの結果は得られなかった。

③ユーザー間のコミュニケーションが起きなかった理由は、「話題について、ユーザーに想定と異なる解釈をされてしまったから」であった。提供する話題を含めて、あらためてプランニングの再考が必要となった。

2．自然言語処理を用いて、投稿内容のポジネガを7段階に分類し、語られている内容について深く把握できる
投稿内容の文章を高度な自然言語処理を用いて分析し、ポジティブな内容とネガティブな内容を7段階に分類し、時系列で可視化できます。これにより、どのような施策や事柄がツイートのポジネガに影響しているかが容易にわかります。 さらに、多かった投稿内容のカテゴリーをランキング化し、カテゴリー内でのポジネガの割合を可視化することもできます。

【サービス提供開始日】
2020年9月3日（木）

【利用料金】※税別
●月額利用料
150,000円
※1か月の指定キーワードの投稿数が30,000件以下の場合の料金であり、契約時に定めたデータ件数を超過した場合、超過分に応じて費用が発生します。

〔初月無料キャンペーン実施中〕
2020年9月3日〜9月30日までにお申し込みをされた企業様限定で、初月１か月分の利用料金を無料でご提供します。

●初期設定費用
200,000円〜
※SNSの過去データを分析対象とする場合、遡る期間の長さによって金額は変わります。

●最低利用期間
3か月

●オプション
取得データの追加（YouTubeや口コミデータなど）は、個別に見積もりいたします。

【WEBサイト】

https://datafluct.com/solution/insightsearch

【今後の開発について】
SNSデータにYouTubeを追加するほか、取り込み可能なデータを増やし、自社のプロダクトへの影響の大きいアカウントやユーザー間の関係性をネットワーク解析によって検出できるアルゴリズムなど、様々なアルゴリズムを追加していく予定です。


＜株式会社DATAFLUCTについて＞
データとサイエンスの⼒で社会と事業の課題を解決するデータサイエンス・スタートアップスタジオです。あらゆる業界・業種の枠を超えたパートナーとの共創による複数のSaaSビジネスの素早い立ち上げや企業のDX支援など、埋もれているデータから社会・経済・技術に⼤きなインパクトを与える、新たなビジネス価値を⽣み出します。（2019年JAXAベンチャー認定企業[※4]）
※4　宇宙航空研究開発機構（JAXA）の知的財産・業務での知見を利用して事業を行う、JAXA職員が出資・設立したベンチャー企業
 

＜企業概要＞
本社所在地：東京都千代田区麹町1-4-4 2F  LIFULL HUB内
代表者：代表取締役 久米村 隼人
設立：2019年1月29日
資本金：5,800万円（資本金準備金含む）
事業内容：Data Business SaaSの展開、企業のDX支援
WEBサイト：https://datafluct.com/
Twitter：https://twitter.com/datafluct
Facebook：https://www.facebook.com/datafluct/
note：https://note.datafluct.jp/

＜サービスに関するお問い合わせ＞
株式会社DATAFLUCT
『DATAFLUCT insight-search.』責任者 大竹
Mail：[e-mail]